主要观点：将自动化引入 Databricks Unity Catalog 的机器学习操作（MLOps），通过连接 GitLab CI/CD 管道彻底改变了数据治理方式。截至 2025 年 9 月，社区驱动的示例和更新表明公司可利用 GitLab 为单个租户创建隔离的模型注册中心、运行合规检查并以声明式风格部署 ML 工作流。

关键信息：

• 多租户在 Databricks 中需确保满足如 GDPR 和 HIPAA 等法规，Unity Catalog 充当主控制面板。
• GitLab CI/CD 可自动化机器学习模型治理，通过三阶段流程（验证、注册、部署）解决传统数据平台操作中的问题。
• 示例.gitlab-ci.yml 文件展示了多租户 AWS Databricks 环境下的配置，包括各阶段的脚本和操作。
• 新的管道部署方法提高了效率，削减部署时间，内置审计能提前发现约 85%的政策违规。
• 与其他 CI/CD 工具相比，GitLab 在多租户场景下更具优势，而 ArgoCD 忽略了 Unity Catalog 的模型特定治理功能。
• 使用自动化模式需权衡利弊，如 API 调用可能导致延迟，依赖 MLflow 需额外处理，安全方面需严格测试权限。
• 云原生计算基金会和 Databricks 社区强调自动化在治理中的重要性，GitLab 与 Databricks 的集成是 MLOps 扩展的关键。

重要细节：

• 在验证阶段，使用 AIF360 检查租户特定模型的偏差。
• 注册阶段将模型放入 Unity Catalog 中租户特定的存储区并创建新的隔离目录。
• 部署阶段将模型发送到 AWS 托管的托管服务并设置服务端点。
• 部署成功需确保 AWS IAM 角色与租户资源绑定，Databricks CLI 或 API 令牌存储安全。
• 开源存储库中有相关文档和解释，如 GitHub、Databricks 社区和 GitLab 论坛。